1.一种电子烟完整性视觉解析方法，其特征在于，所述方法包括：

使用逐件传输机构，用于将电子烟生产机构逐件生产的电子烟制品以前端朝向正上方的状态逐件传输到检测工位处，以保持所述检测工位一直放置最新传输到的电子烟制品；

使用俯拍捕获机构，位于所述检测工位的正上方，用于以俯拍模式对最新传输到所述检测工位的电子烟制品执行俯拍动作，以获得并输出相应的即时捕获画面；

使用伽马校正设备，与所述俯拍捕获机构连接，用于对接收到的即时捕获画面执行伽马校正处理，以获得并输出相应的初级优化图像；

使用组合滤波设备，与所述伽马校正设备连接，用于对接收到的初级优化图像执行组合滤波处理，以获得并输出相应的次级优化图像；

使用信息增强设备，与所述组合滤波设备连接，用于对接收到的次级优化图像执行图像频域增强处理，以获得并输出相应的末级优化图像；

使用梯度应用机构，与所述信息增强设备连接，用于接收所述末级优化图像，确定所述末级优化图像中各个像素点的数量以及各个像素点分别对应的各份像素值梯度，以及确定标准电子烟前端对应的标准图案中各个像素点的数量以及各个像素点分别对应的各份像素值梯度，将末级优化图像中各个像素点的数量以及各个像素点分别对应的各份像素值梯度和标准图案中各个像素点的数量以及各个像素点分别对应的各份像素值梯度同步输入到循环神经网络模型，以获得所述循环神经网络模型输出的标准图案是否存在于末级优化图像中的数字化标志；

其中，将末级优化图像中各个像素点的数量以及各个像素点分别对应的各份像素值梯度和标准图案中各个像素点的数量以及各个像素点分别对应的各份像素值梯度同步输入到循环神经网络模型，以获得所述循环神经网络模型输出的标准图案是否存在于末级优化图像中的数字化标志包括：所述循环神经网络模型为经过多次训练后的循环神经网络且训练的总次数与标准电子烟前端对应的标准图案的内容重复度反向关联；

其中，所述循环神经网络模型为经过多次训练后的循环神经网络且训练的总次数与标准电子烟前端对应的标准图案的内容重复度反向关联包括：采用数值转换函数表示训练的总次数与标准电子烟前端对应的标准图案的内容重复度反向关联的数值转换关系，且标准电子烟前端对应的标准图案中像素点值相等的像素点的数量越多，标准电子烟前端对应的标准图案的内容重复度越高，训练的总次数越少。

2.如权利要求1所述的电子烟完整性视觉解析方法，其特征在于：

将末级优化图像中各个像素点的数量以及各个像素点分别对应的各份像素值梯度和标准图案中各个像素点的数量以及各个像素点分别对应的各份像素值梯度同步输入到循环神经网络模型，以获得所述循环神经网络模型输出的标准图案是否存在于末级优化图像中的数字化标志还包括：当所述循环神经网络模型输出的标准图案是否存在于末级优化图像中的数字化标志为0B01时，标准图案不存在于末级优化图像中。

3.如权利要求2所述的电子烟完整性视觉解析方法，其特征在于，所述方法还包括：

使用数据监控器件，包括多个分别面向所述伽马校正设备、所述组合滤波设备、所述信息增强设备以及所述梯度应用机构的监控摄像机，用于分时监控所述伽马校正设备、所述组合滤波设备、所述信息增强设备以及所述梯度应用机构的实时状态；

其中，数据监控器件，包括多个分别面向所述伽马校正设备、所述组合滤波设备、所述信息增强设备以及所述梯度应用机构的监控摄像机，用于分时监控所述伽马校正设备、所述组合滤波设备、所述信息增强设备以及所述梯度应用机构的实时状态包括：所述伽马校正设备、所述组合滤波设备、所述信息增强设备以及所述梯度应用机构采用不同的CSI接口分别与所述数据监控器件连接。

4.如权利要求3所述的电子烟完整性视觉解析方法，其特征在于：

数据监控器件，包括多个分别面向所述伽马校正设备、所述组合滤波设备、所述信息增强设备以及所述梯度应用机构的监控摄像机，用于分时监控所述伽马校正设备、所述组合滤波设备、所述信息增强设备以及所述梯度应用机构的实时状态还包括：多个分别面向所述伽马校正设备、所述组合滤波设备、所述信息增强设备以及所述梯度应用机构的监控摄像机的结构相同。

5.如权利要求4所述的电子烟完整性视觉解析方法，其特征在于：

数据监控器件，包括多个分别面向所述伽马校正设备、所述组合滤波设备、所述信息增强设备以及所述梯度应用机构的监控摄像机，用于分时监控所述伽马校正设备、所述组合滤波设备、所述信息增强设备以及所述梯度应用机构的实时状态还包括：多个分别面向所述伽马校正设备、所述组合滤波设备、所述信息增强设备以及所述梯度应用机构的监控摄像机内置图像传感单元；

其中，多个分别面向所述伽马校正设备、所述组合滤波设备、所述信息增强设备以及所述梯度应用机构的监控摄像机内置图像传感单元：所述图像传感单元为CMOS传感单元或者CCD传感单元。